Perbandingan Exponential Smoothing Holt’s Method dan Double Moving Averages terhadap Peramalan IHSG

Afifah Febriani Susanto, Sri Subanti

Abstract


Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan salah satu pedoman bagi investor untuk melakukan investasi pasar modal khususnya saham. Oleh karena itu peramalan  IHSG menarik untuk diteliti agar investor mempunyai pandangan tentang keadaan dimasa mendatang guna menentukan pengambilan keputusan investasi saham yang tepat. Data IHSG periode Januari 1990 hingga Desember 2019 memiliki pola data non-stasioner berupa pola trend naik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Zufra (2010) dan Fisty (2015), metode exponential smoothing holt’s dan double moving averages (DMA) dapat digunakan untuk meramalkan data IHSG. Data yang digunakan merupakan tipe data sekunder mengenai data IHSG bulan Januari 1990 hingga Desember 2019 sebanyak 360 observasi yang diperoleh dari finance.yahoo.com. Analisis dan pengolahan data menggunakan software R dan Minitab. Pada metode exponential smoothing holt’s dengan pengolahan data menggunakan software R diperoleh nilai α=1 dan β=0.02380527 sebagai nilai konstanta ­smoothing untuk estimasi level dan trend yang optimal sehingga dapat menghasilkan plot data model yang berhimpitan dengan data observasi. Ukuran kesalahan nilai peramalan metode exponential smoothing holt’s memiliki nilai Mean Squared  Error (MSE) dan Mean Absolute Deviation (MAD) yang jauh lebih kecil, walaupun nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diperoleh lebih besar dari metode double moving averages. Metode exponential smoothing holt’s juga telah memenuhi asumsi normalitas, non-autokorelasi dan non-heteroskedastisitas pada Uji Diagnostik, sehingga dapat disimpulkan bahwa Metode exponential smoothing holt’s merupakan metode peramalan terbaik untuk meramalkan data IHSG pada periode mendatang.

Keywords


Peramalan, Holt’s, DMA, IHSG

References


Indonesia Stock Exchange. 2010. “Buku Panduan Indeks Harga Saham Bursa Efek Indonesia”. Jakarta : Indonesia.

Hanke, John E. and Arthur, G. Reitsch. 2002. “Business Forecasting 6th Edition. New Jersey” : Simon & Schuster, Inc.

Zufra, Inayah. 2010. “Perbandingan Metode Holt’s dan Brown pada Double Exponential Smoothing (Peramalan Jumlah Kejadian TB Paru)”. Tesis Universitas Airlangga : Surabaya.

Fisty, Auli Noor Azizah. 2015. “Peramalan Migrasi Masuk Kota Surabaya Tahun 2015 dengan Metode Double Moving Average dan Double Exponential”. Jurnal Biometrika dan Kependudukan. Vol. 4, pp.172–180.

Makridakis, S., Wheelwright , Steven C., and McGee, Victor E. 1999. “Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua”. Jakarta : Binarupa Aksara.

Davis, Richard A. and Peter J. 2006. “Introduction to Time Series and Forecasting”. USA : Springer-Verlag New York, Inc.

Armstrong, J. S. 2007. “Significance Tests Harm Progress in Forecasting”. International Journal of Forecasting Vol. 23. pp.321–336.

Irma, Fitria., Alam, M. Sayekti Kuncaraning., dan Subchan. 2017. “Perbandingan Metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Harga Saham LQ45 Tiga Perusahaan dengan Nilai Earning Per Share (EPS) Tertinggi”. J. Math. and Its Appl. Vol. 14, pp. 113–125.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Prosiding Seminar Pendidikan Matematika dan Matematika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License
Prosiding Seminar Pendidikan Matematika dan Matematika is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at http://prosiding.himatikauny.org/index.php/prosidinglsm.

Prosiding LSM Stats